Suport de Curs pentru Învățare Automată

Flashcards pentru a ajuta la învățarea conceptelor cheie din cursul de învățare automată.

Ce este învățarea automată?

O ramură a inteligenței artificiale care dezvoltă algoritmi ce permit calculatoarelor să învețe și să-și îmbunătățească performanța automat.

Care este scopul cursului de învățare automată?

Însușirea principiilor, tehnicilor de preprocesare a datelor, utilizarea algoritmilor și evaluarea rezultatelor.

Care sunt tipurile de învățare automată?

Învățarea supervizată, învățarea nesupervizată, învățarea prin consolidare, învățarea semisupervizată și învățarea transfer.

Ce este regresia liniară?

Un algoritm de învățare automată utilizat pentru a prezice o valoare continuă bazată pe una sau mai multe variabile independente.

Cine a formulat teorema lui Bayes?

Matematicianul englez Thomas Bayes.

Ce este metoda K-NN?

O metodă de învățare automată bazată pe memorie care clasifică instanțele noi pe baza similarității cu cele din memorie.

Ce este câștigul de informație?

Un concept utilizat pentru a măsura cantitatea de informație pe care o caracteristică o oferă în clasificarea unui set de date.

Ce este entropia în contextul învățării automate?

Măsura incertitudinii sau dezordinii asociate cu o variabilă aleatoare.

Ce reprezintă matricea de confuzie?

Un instrument care evidențiază performanța unui algoritm de clasificare, arătând numărul de instanțe corect și greșit clasificate.

Ce face setul de instrumente WEKA?

Oferă algoritmi pentru preprocesarea datelor, clasificare, regresie, grupare și vizualizare.